OpenGPTDecisões de modelos com evidênciasProdução com boa relação custo-benefício
Reduza o custo por tarefa bem-sucedida sem escolher apenas pelo preço.
- Por que estes candidatos
- Assumption · Historical. Use a visualização publicada do custo por sucesso para criar uma pré-seleção e depois meça o total de novas tentativas, a latência e a sobrecarga operacional.
- O que permanece incerto
- Os preços e as cargas de trabalho publicados mudam; a contabilização de tokens do provedor e seus critérios de sucesso podem ser diferentes.
Três versões oficiais para testar primeiro
Os dados públicos delimitam as opções. Eles não substituem um teste controlado no seu próprio trabalho. Selecione dois ou três candidatos para comparar dados públicos lado a lado.
Unknown · Not automatically certified
No momento, nenhum resultado público comparável está mapeado para esta versão exata.
Evidência públicaOs modelos usam escalas diferentes de evidências públicas. Evidências ausentes não são tratadas como zero, e o OpenGPT não combina fontes distintas em uma só pontuação.＋
Um ponto de partida prático, não um vencedor universalSelecione dois ou três candidatos para comparar dados públicos lado a lado.＋
Os modelos usam escalas diferentes de evidências públicas. Evidências ausentes não são tratadas como zero, e o OpenGPT não combina fontes distintas em uma só pontuação.
Os preços e as cargas de trabalho publicados mudam; a contabilização de tokens do provedor e seus critérios de sucesso podem ser diferentes.
A avaliação é aberta com este modelo de tarefa e os dois primeiros modelos selecionados. Você pode editar todas as tarefas antes de coletar respostas.